{"id":193612,"date":"2024-04-02T05:06:00","date_gmt":"2024-04-02T04:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=193612"},"modified":"2024-03-21T17:20:00","modified_gmt":"2024-03-21T16:20:00","slug":"category-encoders-das-schweizer-taschenmesser-der-codierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/category-encoders-das-schweizer-taschenmesser-der-codierung","title":{"rendered":"Category encoders: Das Schweizer Taschenmesser der Codierung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"193612\" class=\"elementor elementor-193612\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37ae9a7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"37ae9a7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-572417f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"572417f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In einem Datensatz gibt es zwei Arten von Variablen: quantitative Variablen, die Mengen messen (z. B. Gr\u00f6\u00dfe, Preis), und qualitative oder kategoriale Variablen, die eher Kategorien oder Modalit\u00e4ten bestimmen (z. B. Geschlecht, Farbe). Da Machine Learning auf verschiedenen mathematischen Operationen beruht, ist es entscheidend, unsere kategorialen Variablen in numerische Werte umzuwandeln oder besser gesagt zu kodieren, damit sie von unseren Modellen verarbeitet werden k\u00f6nnen. Dies geschieht in der Phase der Datenvorverarbeitung, auch \"Preprocessing\" genannt.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc5780e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fc5780e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/imbalanced-learn-alles-ueber-die-python-bibliothek-zur-reequilibrierung-von-ml-datasets\">Python-Bibliothek<\/a> category encoders bietet, wie der Name schon sagt, eine Vielzahl von Kodierungstechniken f\u00fcr unsere Variablen. Wie jede andere Bibliothek wird sie mit dem Befehl pip install category_encoders installiert und mit import category_encoders as ce importiert.<\/p><p>In diesem Artikel werden wir uns einige der vielen Kodierungstechniken ansehen, die diese <strong>Bibliothek<\/strong> anbietet. Wir betrachten auch das folgende <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataframe\">DataFrame<\/a> als Beispiel. Dieses DataFrame enth\u00e4lt f\u00fcnf Spalten: drei kategoriale Variablen (Name, Geschlecht und Gr\u00f6\u00dfe) und zwei quantitative Variablen (Alter und Status).<\/p><p>Die Zielvariable, die wir vorhersagen wollen, ist die berufliche Situation, die in der gleichnamigen Spalte eingetragen ist: Sie hat den Wert 1, wenn die Person besch\u00e4ftigt ist, und 0, wenn sie arbeitslos ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f53090b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f53090b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image3.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d20706a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d20706a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-640d574 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"640d574\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">One-Hot Encoding<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1c91c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c1c91c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Beginnen wir mit der <strong>Kodierungsmethode<\/strong>, die wahrscheinlich am h\u00e4ufigsten verwendet wird. Bei jeder zu kodierenden Spalte wird sie durch <strong>One-Hot Encoding in X Spalten aufgeteilt<\/strong>, wobei X die Anzahl der unterschiedlichen Werte ist. Wenden wir One-Hot Encoding auf die Spalte &#8222;Geschlecht&#8220; in unserem DataFrame an:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a716fe0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a716fe0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image1.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a2feaf8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a2feaf8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie wir feststellen k\u00f6nnen, wurde die Spalte &#8222;Geschlecht&#8220; in die beiden Spalten &#8222;Frau&#8220; und &#8222;Mann&#8220; aufgeteilt. Ebenso sind die Werte in dieser Spalte nun bin\u00e4r: 1, wenn das Geschlecht in der Spalte mit der untersuchten Person \u00fcbereinstimmt, 0 sonst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1964ba elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d1964ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/category_encoders1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57ffda4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"57ffda4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber Datenkodierung lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b361334 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b361334\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d04c956 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d04c956\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bin\u00e4re Kodierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f92aae2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f92aae2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>bin\u00e4re Kodierung<\/strong> funktioniert fast genauso wie die<strong> One-Hot-Kodierung:<\/strong> Sie teilt die zu kodierende Spalte in X verschiedene Spalten auf, deren Werte bin\u00e4r sind. Der Unterschied liegt hier in den Werten: W\u00e4hrend die One-Hot-Kodierung die Werte ohne besondere Reihenfolge auf 0 oder 1 setzt, z\u00e4hlt die Bin\u00e4rkodierung die Werte zur Basis 2. Sehen wir uns das mit demselben DataFrame an:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab15130 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ab15130\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image4.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb37d7d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bb37d7d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn wir wie oben zwei getrennte Spalten f\u00fcr das Geschlecht erhalten, haben die Werte nicht die gleiche Bedeutung. Die bin\u00e4re Kodierung z\u00e4hlt den Wert &#8222;F&#8220;, der an erster Stelle steht, als die Zahl 1 (01 zur Basis 2) und den Wert &#8222;M&#8220; als die Zahl 2 (10 zur Basis 2).<\/p><p>Tats\u00e4chlich k\u00f6nnen die One-Hot- und Bin\u00e4rcodierungen als Teilmenge einer anderen Codierungsart betrachtet werden, die von category_encoders unterst\u00fctzt wird: die N-Base-Codierung. Diese Kodierung erm\u00f6glicht es, unsere kategorialen Variablen in Tabellenform in ihre N-Base-\u00c4quivalente umzuwandeln. Wenn also die bin\u00e4re Kodierung einer Base-2-Kodierung entspricht, kann der One-Hot als Base-1-Kodierung betrachtet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-beec785 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"beec785\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-290da5c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"290da5c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Ordinalkodierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-681a202 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"681a202\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Innerhalb der kategorialen Variablen gibt es eine Unterkategorisierung, die wir bisher noch nicht erw\u00e4hnt haben. Im Allgemeinen werden kategoriale Variablen als &#8222;nominal&#8220; bezeichnet, in dem Sinne, dass sie eine endliche Menge von Werten zulassen, die in keiner Beziehung zueinander stehen. In unserem DataFrame zum Beispiel sind die Variablen &#8222;Name&#8220; und &#8222;Alter&#8220; nominal, da sie 3 bzw. 2 Werte enthalten, die in keiner Beziehung zueinander stehen.<\/p><p>Wenn diese<strong> kategorialen Variablen jedoch eine Ordnungsbeziehung<\/strong> zwischen ihren Werten zulassen, werden sie als &#8222;ordinal&#8220; bezeichnet. Das kann eine Erw\u00e4hnung in einer Pr\u00fcfung, eine Platzierung in einem Wettbewerb, eine Altersgruppe usw. sein. In unserem Beispiel ist die Variable &#8222;K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe&#8220; eine ordinale Variable, da ihre Werte in eine Rangfolge gebracht werden k\u00f6nnen: klein &gt; mittel &gt; gro\u00df.<\/p><p>F\u00fcr die<strong> Verarbeitung von ordinalen Variablen ist daher die Ordinalkodierung<\/strong> besser geeignet, da sie die bei der Kodierung der Werte erstellte Rangfolge ber\u00fccksichtigt und beibeh\u00e4lt. Wenden wir eine ordinale Kodierung auf unseren DataFrame in der Spalte &#8222;Gr\u00f6\u00dfe&#8220; an:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2aa3a2d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2aa3a2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image6.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34701ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34701ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie wir sehen k\u00f6nnen, haben wir nicht nur die Spaltenwerte numerisch umgewandelt, sondern auch die Hierarchie unserer Gr\u00f6\u00dfen gut beibehalten!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a8d45d6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a8d45d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/category_encoders2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3eda2f4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3eda2f4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beherrsche die Datenkodierung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-312abfe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"312abfe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cfce0c0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cfce0c0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Zielkodierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29f1c52 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"29f1c52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In jedem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\">Machine-Learning-Modell<\/a> gibt es eine Zielvariable, die wir \u00fcber dieses Modell vorhersagen wollen. In unserem Beispiel ist dies die berufliche Situation. Daher kann es sinnvoll sein, eine Kodierung auf unsere kategorialen Variablen anzuwenden, die, anstatt ihnen einen bestimmten numerischen Wert zu geben, diesen auf der Grundlage der Zielvariablen berechnet. Hier kommt die Zielkodierung oder &#8222;target encoder&#8220; zum Einsatz!<\/p><p>Die Zielkodierung \u00fcbersetzt kategoriale Variablen, indem sie den Mittelwert der entsprechenden Zielvariablen f\u00fcr jede Kategorie berechnet, die sich von der kategorialen Variable unterscheidet, die wir kodieren wollen.<\/p><p>Wenden wir diese Kodierung auf die Spalten Geschlecht und Gr\u00f6\u00dfe in unserem Beispiel-DataFrame an, wobei wir klarstellen, dass unsere Zielvariable die Spalte &#8222;Situation&#8220; ist:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1fc688 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a1fc688\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image5.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea66e6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ea66e6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Hier nimmt jeder Wert in den Spalten Geschlecht und Gr\u00f6\u00dfe gut einen numerischen Wert an, der als Mittelwert der Zielvariablen Situation berechnet wird. Die allgemeine Berechnung f\u00fcr jede einzelne Kategorie in den Kategorienspalten wird wie folgt durchgef\u00fchrt:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91a7c5b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"91a7c5b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image2.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54312a5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"54312a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Berechnung ergibt eine numerische Darstellung jeder kategorialen Kategorie, die auf dem Mittelwert der mit dieser Kategorie verbundenen Zielvariablen basiert. Diese codierten Werte k\u00f6nnen dann als Merkmale in einem Machine-Learning-Modell verwendet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b73e30c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b73e30c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f19dd21 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f19dd21\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7681b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f7681b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die<strong> category_encoders-Bibliothek<\/strong> bietet eine gro\u00dfe Auswahl an Werkzeugen, um kategoriale Variablen in numerische Werte zu kodieren.<\/p><p>W\u00e4hrend wir hier vier Methoden vorgestellt haben, unterst\u00fctzt category_encoders etwa 15 verschiedene Kodierungstechniken, die in verschiedenen Situationen eingesetzt werden k\u00f6nnen!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7415dc elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e7415dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/category_encoders3.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed1681f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ed1681f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um ein Experte in der <strong>Datenkodierung zu werden,<\/strong> solltest du unbedingt die von DataScientest angebotenen Data Scientist &amp; Data Analyst-Trainings absolvieren!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7011bf elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f7011bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Informiere dich \u00fcber die Verschl\u00fcsselung von Daten<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2012b47 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"2012b47\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist die Python category encoders library?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Bibliothek Python category encoders bietet, wie der Name schon sagt, eine Vielzahl von Kodierungstechniken f\u00fcr unsere Variablen. Wie jede Bibliothek wird sie mit dem Befehl pip install category_encoders installiert und mit import category_encoders as ce importiert.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was sind die verschiedenen Kodierungstechniken?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Es gibt 4 Kodierungstechniken: One-Hot-Kodierung, bin\u00e4re Kodierung, Ordinalkodierung und Zielkodierung.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wie werde ich Experte f\u00fcr Datenkodierung?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Um ein Experte in der Datenkodierung zu werden, solltest du die Data Scientist & Data Analyst Kurse von DataScientest besuchen!\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In einem Datensatz gibt es zwei Arten von Variablen: quantitative Variablen, die Mengen messen (z. B. Gr\u00f6\u00dfe, Preis), und qualitative oder kategoriale Variablen, die eher Kategorien oder Modalit\u00e4ten bestimmen (z. B. Geschlecht, Farbe). Da Machine Learning auf verschiedenen mathematischen Operationen beruht, ist es entscheidend, unsere kategorialen Variablen in numerische Werte umzuwandeln oder besser gesagt zu [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":193623,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Category encoders: Das Schweizer Taschenmesser der Codierung<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"&quot;Category Encoders&quot; ist eine Bibliothek in Python, die speziell f\u00fcr das Kodieren von kategorischen Daten entwickelt wurde. 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